dwv-jqui
使用 (DICOM Web Viewer) 和医学查看器。
欢迎所有编码/实现贡献和评论。 发行版应该准备好进行部署，否则下载代码并使用yarn或npm install安装依赖项。
dwv-jqui 未获得诊断用途认证。 在 GNU GPL-3.0 许可下发布（请参阅 ）。
从头开始运行查看器的步骤
获取代码：
git clone https://github.com/ivmartel/dwv-jqui.git
移至其文件夹：
cd dwv-jqui
安装依赖项（使用yarn ，如果您愿意，可以替换为npm ）：
yarn install
调用启动脚本以在本地服务器上启动查看器：
yarn run start
您现在可以在打开浏览器并享受！
可用脚本
# install dependencies
yarn install
# serve at l
2021-08-04 14:05:56
291KB
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本综述将基于深度学习的医学和非医学图像分割解决方案分为六大组:深度架构、基于数据合成、基于损失函数、排序模型、弱监督和多任务方法，并对每一组的贡献进行全面综述。然后，针对每一组，我们分析了每一组的不同，并讨论了当前方法的局限性和未来语义图像分割的研究方向。
2021-07-16 16:04:46
2.86MB
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